目标检测+labelimg +windows 直接可用版
通过label 1.8.6编译生成在windows上可以运行的exe
博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/yohnyang/article/details/145692283?spm=1001.2014.3001.5501
rolabelimg.exe 可执行文件免安装配置/直接可用版 2024
rolabelimg.exe 可执行文件免安装配置/直接可用版
- 下载后直接解压便可用
- 文档里边写了源码链接地址
- 适用于旋转目标框的检测
nvvp所需环境jdk8
nvvp所需环境jdk8
下载解压默认下一步安装即可
目标监测+YOLOV9 分别在python、C++环境下进行tensorrt部署+CUDA前处理源码
目标监测+YOLOV9 分别在python、C++环境下进行tensorrt部署+CUDA前处理源码
资源简介：
- VS工程 源码+测试视频+部署说明
- 下载并解压，新建VS工程并将解压后的文件复制过去，配置trt opencv属性后进行编译即可运行
- 整个部署过程简单易懂，省掉很多不必要的坑
- 适合研究目标检测的 学生、白领等
C++ 多线程详细教程 thread tutorial
C++多线程教程：
详细讲解threadde使用，共享内存，锁的使用通过详细例程来讲解
目标跟踪+YOLOv8-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统
目标跟踪+YOLOv8-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统：
- 本工程包含源码及详细操作视频
- 里边也包含了环境搭建+demo运行的详细教程
适合研究小白等
火焰识别 + yolov8 + 测试视频 + 预测权重.pt
火焰识别 + yolov8 + 测试视频 + 预测权重.pt
资源包含：
1.预测权重
2.测试视频
直接下载后放入yolov8官方工程中，直接执行官方detect即可进行火焰识别
Python-opencv进行CT图像缺陷检测
Python-opencv进行CT图像缺陷检测：
适合研究小白及研究者
内容：
1.测试数据
2.算法程序
3.算法文档
C++ opencv - 图像处理 - 目标定位
C++ opencv - 图像处理 - 目标定位 ：
1.源码-
2.本算法用于移动机器人自动上下货过程中的识别与定位功能
Python - yolov5 - deepsort - 目标跟踪 - 记录目标过程中的起止时间
Python - yolov5 - deepsort - 目标跟踪 - 记录目标过程中的起止时间：
1.源码+算法文档
2.记录起止时间+保存结果与一张图像上
Python - YOLOv5 - 特征点提取 - 图像测距+测速
Python - YOLOv5 - 特征点提取 - 图像测距+测速 :
1.源码+算法文档
2.通过yolov5对特征点进行定位+识别，记录特征点的轨迹+速度，并求出起重机在运动过程中的制动距离
C++ - Qt - opencv - 图像分割 - 种子提取 - 特征提取
C++ - Qt - opencv - 种子提取 - 特征提取
1.代码+算法原理文档 + 界面集成
2.C++通过图像处理算法进行种子分割，并以其轮廓特征进行特征提取和评价
C++ - opencv - 图像增强 - 文本图像增强
C++ - opencv - 图像增强 - 文本图像增强：
1.代码+算法原理文档
2.opencv通过图像处理算法对文本图像进行增强
C++ - opencv + 图像处理 + 获取特征点
C++ - opencv + 图像处理 + 获取特征点：
1.opencv通过传统方法进行特征点提取
2.用于工业场景中识别、定位与配准
3.算法涉及霍夫比变换、形态学处理与几何图形处理
C++ - 相位相关法 + 图像拼接 + 特征匹配对比
C++ - 相位相关法 + 图像拼接 + 特征匹配对比：
1.包含源码，原理文档及测试图像
2.本代码适合研究图像拼接的学生、程序员等
YOLOV8+OCR+AI自动车牌识别
YOLOV8+OCR+AI自动车牌识别：
v8进行车牌检测，定位ROI，然后通过easyocr进行车牌字符提取，详细实现可参考：
适合刚入门小白研究深度学习模型实现及应用，以及opencv实现视频处理
VS2017+NCNN+protobuf成功编译
VS2017+NCNN+protobuf成功编译：
用于部署cpu、gpu上的深度学习算法
基于NCNN框架：听说不依赖任何第三方库
详细编译过程可以参考我的专栏：https://blog.youkuaiyun.com/yohnyang/article/details/128384633
opencv+cuda编译所需要第三方库.cache文件夹
opencv+cuda编译所需要第三方库.cache文件夹：
此文件用于opencv+cuda进行联合编译时使用
1.解压
2.替换到opencv源码目录下
3.将文件夹中对应文件名字修改问opencv所对应的版本名字
具体细节可参考我的博客：https://blog.youkuaiyun.com/yohnyang/article/details/129835311
深度学习+Alex图像分类数据集+猫狗分类
深度学习+Alex图像分类数据集+猫狗分类：
一共有两类：猫、狗：
数量的话分别在12500张
关于模型训练详细教程可以看我的博客：https://editor.youkuaiyun.com/md?not_checkout=1&articleId=129293973
目标检测+YOLOv5实现火焰、烟雾检测+直接可用模型
通过yolov5实现火焰、烟雾识别或者检测：
1.如果需要训练数据集，可在我的资源列表中查找 并下载
2.内附数据集转换demo，可实现将json转换为yolo需要的.txt格式
3.内附整个训练过程中需要修改的文件及步骤相关的详细教程
4.本项目存放了我已经训练好的权重，可以直接进行预测
5.如有其他需要，可直接与我联系
本项目适合刚入门目标检测的小白、学生和研究员，直接下载可用，保姆级教程，感觉好的话欢迎点赞支持昂！
模型部署+目标检测YOLOv5+tensorrt加速 - int8量化
由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性
本文主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括：
1.python环境下通过export.py导出.onnx模型
2.C++环境下通过tensorrt进行模型导入和调用，过程中实现int8量化加速
适合刚开始部署模型的小白或者研究者，内附教程
模型部署+目标检测YOLOv5+C++ - Opencv部署
由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性
主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括：
1.python环境下通过export.py导出.onnx模型
2.C++环境下通过opencv的DNN模块进行模型导入和调用
部署完成后的检测效果如下图所示（CPU下运行，无加速！）
适合刚开始转战C++的算法小白
计算机视觉+姿态估计+ECCV2022+单阶段模型KAPAO
我们引入了一种新的姿态对象表示，以帮助检测空间相关的关键点集。此外，我们同时检测关键点对象和姿态对象，并使用一个简单的匹配算法来融合结果，以利用这两种对象表示的好处。通过对姿态对象的检测，统一了人的检测和关键点估计，提供了一种高效的单阶段多人姿态估计方法。
发表于2022年ECCV上的论文，此工程为其源码工程，直接下载部署环境可用
适合研究姿态估计和关键点检测的小白、研究员和研发人员
该模型在速度和精度上均表现优越
火焰+烟雾检测数据集+标签-02
用于实现火焰和烟雾检测的数据集
3000张
标签为json格式
直接下载可用
火焰+烟雾检测数据集+标签-01
用于实现火焰和烟雾检测的数据集
2500张
标签为json格式
直接下载可用
目标检测+YOLOv6+训练权重
github上下载的权重太慢了，所以放一个压缩包在这里
如果要进行训练，可直接下载使用即可
目标检测+旋转目标框+YOLO+小目标检测
旋转目标框标注工具
用于yolo、centernet模型的数据集制作与训练
下载配置环境：
pip install labelimg
pip install pyqt5
运行setup.py
matlab矩阵数组 -实现图像拼接：相位相关法、投影法
matlab 矩阵数组应用之：
将图像通过矩阵表示，运用相位相关法或者投影法计算出两个图像矩阵之间的关联关系，最后将他们拼接成一个矩阵用于表示一张大图
基于C++-opencv实现种子自动分割、统计分析系统
本项目在VS2019下搭建，算法依据C++ opencv实现，界面展示通过QT开发
完整工程只需要下载安装包解压即可使用，配置好VS项目属性，以便可以正常使用opencv
本项目适用于学生做一些熟悉opencv的研究工作，以及研究颗粒度、细粒度、目标分割的研究人员使用，以阈值分割为基础、轮廓提取为特征分析，实现分割及统计的最终目的
yolov5+deepsort实现车辆跟踪及起止时间记录
本项目通过yolov5进行目标检测，deepsort对出现的车辆和人进行跟踪和ID更新，并在视频的每一帧记录出现目标的出现次数，最后统一统一视频中出现目标的起止时间
下载按照readme.md进行虚拟环境搭建，然后直接运行即可
编译好的opencv-contrib455安装包
本资源为opencv特征检测-contrib库的压缩包
下载后直接解压缩，放到opencv目录下，按照opencv类似的步骤进行属性配置即可
已编译好，可直接使用！
机器学习算法原理详解+代码实战
本资料主要讲述机器学习算法的基本原理，以及通过Python实现的算法实例
主要涉及算法：回归算法、决策树与集成算法、聚类算法、贝叶斯算法、支持向量机、推荐系统、主成分分析、EM算法、神经网络、时间序列分析、文本分析
博客总结：https://editor.youkuaiyun.com/md?not_checkout=1&spm=1001.2014.3001.5352&articleId=128316144
基于C++-opencv实现立体匹配：BM、SGBM算法实例
基于C++-opencv实现立体匹配：BM、SGBM算法实例
讲述如何通过opencv实现两种经典立体匹配算法
对图像中的目标场景恢复深度图并进行三维重建
本例程适用于想了解经典立体匹配算法的学生和入门者
碰撞检测：实时碰撞检测+bullet3碰撞检测库
本资源用于碰撞检测：
1.bullet3库：用于检测碰撞及最小距离，常用在游戏建模、机器人等应用中
2.Real-Time Collision Detection，一个包含实时碰撞检测算法原理+代码的文档
3.CVPR2022：将bullet用于深度学习中的数据生成上，点云模型处理
适用于想要深入研究碰撞检测的研究员和老师
实战KAGGLE⽐赛：房价预测数据集+预测实现demo
实战KAGGLE⽐赛：房价预测：
作为深度学习基础篇章的总结，动⼿实战⼀个Kaggle⽐赛：房价预测。
本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。
https://blog.youkuaiyun.com/yohnyang/article/details/126883147
FreeCAD windows64位安装.exe
法国的一个开源CAD制图建模软件，官网下载速度较慢
本上传资源可以直接进行安装，快速便捷
汉化 ：edit -> preference -> language -> 简体中文
windows10下安装mujoco完整安装包i
该安装包包含win10下安装mujoco的所有配置，包含vs编译插件、mujoco150、mujoco-py150
详细安装教程可参考我的博客 https://blog.youkuaiyun.com/yohnyang/article/details/126609428
轻量化openpose深度学习模型用于多人实时姿态估计及跟踪
一个轻量化模型，在经典openpose上做出了相应改进
可用于多人的、实时的姿态估计并记录每个人的id进行跟踪
深度学习--网络模型简单化
很方便的集成到python C++环境中
适合对计算机视觉研究者深入探索
Openpose-pytorch开源项目用于姿态检测、人体关键点识别
./image - 测试图像
./model - 已训练好的模型权重
./notebooks - 原理笔记
./src - 算法源码
./demo.py - 测试图像demo
./demo_camera.py - 测试摄像头程序
./demo_video.py - 测试视频程序
openpose用于人体关键点(即骨架)提取识别十分有效，可在此基础上用于其他的场景检测或者功能开发
查看看.md文件非常方便的工具
解压安装两个压缩包即可
打开MD后不再会提示错误
搞定
真的非常简单！
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